R和Python是最流行的数据科学语言。它们都是开源的，在数据分析方面表现出色。尽管它们都很受欢迎，但R和Python实际上有很大的不同，在特定情况下，一个可能比另一个更适合。
这篇文章介绍了这两种语言对数据科学的重要性。此外，它描述了它们在处理数据和机器学习应用的能力方面的主要区别。最后但并非最不重要的是，我们还解释了应该学习哪一种语言以及为什么。
目录
用于数据科学的R语言
用于数据科学的Python
关键差异
➤目的
➤ 数据收集
➤数据可视化
➤ 数据操作
➤ 数据探索
➤数据建模
➤IDEs
➤人工智能和机器学习
R与Python：学习哪一个？
结论
用于数据科学的R语言
R是一种编程语言，在数据科学领域越来越受欢迎。事实上，根据2021年的TIOBE指数，R目前在世界最流行的编程语言中占据了第13位。
这个软件于1993年首次推出，由Ross Ihaka和Robert Gentleman设计。从那时起，它已经走过了漫长的道路，并以其处理数据科学、可视化项目和统计的能力征服了令人钦佩的声誉。
与Python不同（我们将在后面解释），R语言是专门为分析数据和开发能够执行统计分析和数据挖掘的应用程序和软件解决方案而开发的。它是一个完整的数据分析生态系统，有大量的软件包和库可用。
用于数据科学的Python
Python是世界上最流行的编程语言之一。它最初于1991年推出，由Guido von Rossum设计。根据*"开发者经济学。开发者国家状况第20版*"（2021年，SlashData），Python作为该领域的首要语言，已经强烈地征服了数据科学家们的注意力。
"数据科学和机器学习（ML）的崛起是Python流行的一个明显因素。接近70%的ML开发者和数据科学家报告说使用Python。"（SlashData）
然而，Python的流行并不完全来自于数据科学。此外，这种多范式语言还提供了大量令人印象深刻的库和工具来处理软件开发、人工智能（AI）和机器学习（ML）。总而言之，作为一种通用语言，用Python做任何事情都是相当可能的!
R与Python：主要区别
目的
目的可能是这两种语言的核心区别。如前所述，R的主要目的是统计分析和数据可视化。它在很大程度上依赖于统计模型，不需要很多行的编码来展示它的分析能力。事实上，这个原因也使它在研究人员、工程师、统计学家和其他没有计算机编程技能的专业人士中如此受欢迎。
此外，研究人员通常更喜欢使用R，因为它提供的图和图形可以立即用于出版，考虑到它包含正确的数学公式和符号。总的来说，R也因其数据可视化而吸引了人们的注意，关于图形、图表、图画等等。这些类型的可视化有利于数据解释和识别数据集中的模式、异常值（或反常值）和趋势。
反过来，Python是一种更通用的语言，对生产和部署有很大的关注。即使它需要计算机编程技能，但由于其可读的语法，Python实际上是相当容易学习的。
这种语言主要由开发人员或程序员用来进行数据分析，以及在生产环境中利用机器学习。此外，Python提供了从头开始创建新模型所需的灵活性，因为它可以与每个开发阶段结合起来。
数据收集
在数据收集方面，Python比R更灵活。一方面，Python支持每一种数据格式（例如，CVS.和JSON文件），而且通过使用Python Requests库，可以相当容易地从网上检索数据。此外，也可以将SQL表导入Python的代码中。
另一方面，R从CSV、Excel和文本文件中导入文件。当涉及到从网络上抓取数据时，R不像Python那样直接，但可以使用Rvest包进行基本的网络数据提取。另外，SPSS和Minitab文件也可以转换为R数据框架。
数据可视化
如前所述，R因其数据可视化能力而脱颖而出。它通过使用绘图、图表和图形来说明统计分析的结果。对于更高级的图表，数据科学家还可以使用ggplot2，这是最流行的R软件包之一。使用这个工具可以建立几乎任何类型的图表。另外，ggplot2允许用户以高度抽象的方式改变图中的组件。
在数据可视化方面，Python没有R那么强大。然而，Python用户可以一直依赖Maplotlib库。这个工具使用户能够利用交互式数字并创建几种类型的图（直方图、散点图、三维图等）。
数据操作
有几个库可用于不同的数据处理方法。例如，对于数据聚合，R用户可以依靠集成的数据框架类型或dplyr（Tidyverse软件包的一个库）。对于形状操作，tiidyr库（也是Tidyverse包的一部分）也是一个很好的R解决方案。
相反，Python用户可以使用Pandas这个单一的库来执行几种数据操作方法。Pandas是一个流行的开源工具，在处理数据分析和管理数据结构方面非常突出。
数据探索
除了执行数据操作外，Pandas也是一个广为人知的Python数据探索工具。事实上，Pandas可能是Python的主要数据分析库。它允许用户轻松地过滤、排序和显示数据。因此，能够在一个数据集中进行有效的统计和数据挖掘处理。
R还为用户提供了多种选择，以进行数据探索和应用数据挖掘技术。它可以管理基本的数据分析（例如，聚类和概率分布），而不需要安装额外的软件包。此外，它有随时可用的统计测试和使用公式。
数据建模
数据建模包括创建模型，以确定如何将数据存储在数据库中。一方面，Python根据每个数据的具体目的提供了几种关于数据建模的解决方案。例如：
- SciPy用于科学计算。
- 用于数值建模的NumPy。
- 用于机器学习算法的SciKit-learn。
另一方面，R语言可能不得不依赖外部软件包（如Tidyverse）来进行更具体的建模分析。尽管如此，BASE-R--包括R语言的基本软件，涵盖了主要的数据建模分析。
IDE - 集成开发环境
集成开发环境是一种软件应用程序，通过启用代码完成、代码高亮、调试工具等，使开发者能够更直接地编写、测试和调试代码。
Python提供了各种IDE供人们选择，其中最受欢迎的是Jupiter Notebooks、Spyder IDE和PyCharm。R语言也与Jupiter Notebooks兼容；然而，最常用的R解决方案是RStudio。RStudio以两种形式提供给R用户。RStudio服务器（通过网络浏览器访问）和RStudio桌面（作为常规桌面应用程序运行）。
人工智能和机器学习
Python和R支持深度学习库。在最广为人知和使用的库中，PyTorch和TensorFlow脱颖而出。这些是机器学习库，用于开发深度学习模型，并特别关注深度神经网络。
目前，R和Python都与TensorFlow和Keras（另一个人工神经网络的库）兼容。2020年9月，Torch库可用于R。Torch for R生态系统包括torch、torchvision、torchaudio和其他扩展。
R与Python：比较表
| 语言 | R | 蟒蛇 |
目的 | 统计分析和数据可视化。 | Python是一种通用的语言，主要侧重于生产和部署。 |
数据收集 | 从CSV、Excel和文本文件导入文件；可以使用Rvest包进行基本的网络数据提取；SPSS和Minitab文件也可以转换为R。 | 支持每一种数据格式；通过使用Python Requests库很容易从网络上检索数据；还可以将SQL表导入Python的代码中。 |
数据可视化 | 它通过使用图谱、图表和图形来说明统计分析的结果。对于更高级的图，数据科学家还可以使用ggplot2。 | Python用户可以依赖Maplotlib库。 |
数据操作 | 数据处理的主要库：dplyr; tidyr。 | 数据处理的主要库。Pandas。 |
数据探索 | R可以管理基本的数据分析（例如，聚类和概率分布），而不需要安装额外的软件包。 | Pandas可能是Python的主要数据分析库。它允许用户轻松地过滤、排序和显示数据。因此，能够在一个数据集中进行有效的统计和数据挖掘处理。 |
数据建模 | R语言可能不得不依赖外部软件包（如Tidyverse）来进行更具体的建模分析。 | 用于数据建模的Python库。SciKit-learn; SciPy; NumPy。 |
集成开发环境 | 最常用的R解决方案是RStudio。 | Python提供了各种IDE供用户选择（例如，Jupiter Notebooks, Spyder IDE, 和 PyCharm）。 |
人工智能 | 不像Python那样用于深度学习，但它支持Tensorflow、Torch和Keras。 | Python主要被开发人员或程序员用来进行网络中的数据分析和生产环境中的机器学习。 |
R与Python：学习哪一个？
由于其易于阅读的语法，Python被认为相当容易学习。 它的优点是可读性和简单性；因此，学习曲线不是很陡峭。另外，它是一种完整的语言，总体上非常适用于初级开发人员。
然而，对于那些没有计算机编程技能的人来说，R更容易学习。它允许用户立即开始执行数据分析，但随着它采用更高级的分析方法和功能，它可能会变得复杂。此外，R被数据科学家以及来自其他领域（如生物学、物理学、管理学、工程学等）的科学家广泛使用，他们希望通过实验和其他研究的数据快速分析数据和制作图形。
在选择学习哪一个时，要考虑的另一个关键方面是数据分析的目的。一方面，R主要推荐给对统计学习、数据探索和实验设计感兴趣的用户。另一方面，Python主要用于网络应用中的数据分析，也是机器学习的最佳选择。
总结
尽管在竞争 "数据科学第一语言 "的头衔，R和Python确实非常不同，而这种不同始于它们的方法。
R在统计学习中脱颖而出，为数据分析提供了大量的功能。它是一种令人难以置信的完整语言，可以处理数据科学和其他领域（如生物、管理和物理）的高级分析。另外，R用户不需要计算机编程技能，使其成为研究人员和科学家更容易接受的语言。使用R的另一大优势是它擅长数据可视化。
相对而言，Python的数据科学方法更关注生产和部署。这种语言主要用于网络应用中的数据分析。此外，Python是最适合机器学习的语言，它是数据科学管道的一个优秀选择。
